## Prediksi Hasil Ujian Kompetensi Mahasiswa Program Diploma Keperawatan

## Rayendra
Program Studi D3 Keperawatan Akademi Keperawatan Nabila Jalan Dr. H. Kamarullah No.1, Bukit Surungan, Telp. 0752-485510 Kota Padang Panjang, Sumatera Barat 27118 rayzha1206@gmail.com
Abstract
Nursing Diploma Degree Student Competency Test which has been done since 2013 is still found by students who have not passed. This makes the nursing college conducting the  competency  test  have  to  think  of  corrective  steps  so  that  in  each  period  of  the competency test there are no more students who do not pass. One way to do this is to make predictions on the results of the competency test using the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Method. The data used are past data from the results of the Nabila Nursing Academy competency test results from 2015 to 2019 totaling 146 data. The  variables  used  are  gender,  participation  status,  academic  achievement  index (GPA), and follow the tryout. For ANFIS training data were used 50 data and 96 data for testing data. Obtained a minimum error of 0.00% and a maximum error of 0.94% and a MAPE value of 0.11%. With a small MAPE value it can be concluded that ANFIS can predict the results of competency tests in nursing diploma degree students.
Keywords : prediction, competency test, ANFIS

## Abstrak
Ujian  Kompetensi  Mahasiswa  Program  Diploma  Keperawatan  yang  telah dilaksanakan sejak tahun 2013 masih ditemukan mahasiswa yang tidak lulus. Hal ini membuat perguruan tinggi keperawatan yang melaksanakan ujian kompetensi harus memikirkan  langkah-langkah  perbaikan  agar  di  setiap  periode  pelaksanaan  ujian kompetensi tidak ada lagi mahasiswa yang tidak lulus. Salah satu cara yang dilakukan adalah  membuat  prediksi  hasil  uji  kompetensi  tersebut  menggunakan  Metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS).  Data  yang  digunakan  adalah  data lampau  dari  hasil  ujian  kompetensi  Akademi  Keperawatan  Nabila  sejak  tahun  2015 sampai  2019  sebanyak  146  data.  Variabel  yang  digunakan  adalah  jenis  kelamin, status  keikutsertaan,  indeks  prestasi  akademik  (IPK),  dan  mengikuti  tryout.  Untuk data pelatihan ANFIS digunakan sebanyak 50 data dan 96 data untuk data pengujian. Diperoleh minimal error sebesar 0,00% dan maksimal error sebesar 0,94% dan nilai MAPE  sebesar  0,11%.  Dengan  nilai  MAPE  yang  kecil  dapat  dikatakan  bahwa  ANFIS dapat memprediksi hasil uji kompetensi mahasiswa program diploma keperawatan.
Kata kunci : prediksi, ujian kompetensi, ANFIS

## 1. PENDAHULUAN
Tenaga  keperawatan  adalah  salah  satu  faktor  penting  dalam mendukung  sistem  pelayanan  kesehatan  sehingga  dibutuhkan  tenaga keperawatan yang kompeten dan berdedikasi yang dapat menjalankan fungsi dan  peranannya  secara  lebih  optimal.  Untuk  mencapai  kompetensi  perlu peningkatan  dan  pemerataan  kualitas  melalui  peningkatan  kendali  mutu
lulusan pendidikan. Kompetensi yang  dimaksud  adalah standar kompetensi lulusan  yang  memenuhi  standar  kompetensi  kerja.  Salah  satu  cara  untuk mengukur  pengetahuan,  keterampilan,  dan  perilaku  peserta  didik  pada perguruan  tinggi  yang  menyelenggarakan  pendidikan  tinggi  keperawatan adalah mengikuti ujian kompetensi. Ujian Kompetensi Diploma Keperawatan telah dilaksanakan secara nasional sejak 2013. Pelaksanaan ujian kompetensi tenaga  kesehatan  khususnya  keperawatan  telah  diatur  dalam  Peraturan Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi  Nomor  12  Tahun  2016 tentang Tata Cara Pelaksanaan Uji Kompetensi Mahasiswa Bidang Kesehatan. Ujian  Kompetensi  dilaksanakan  di  tempat  uji  kompetensi  (TUK)  yang merupakan  institusi  pendidikan  atau  diklat  yang  telah  memenuhi persyaratan[1].
Dari  hasil  uji  kompetensi  yang  telah  dilaksanakan  masih  ditemukan mahasiswa yang tidak lulus uji kompetensi dan ada yang lebih dari dua kali mengikuti  ujian  kompetensi  sehingga  memperoleh  kelulusan.  Hal  ini membuat  perguruan  tinggi  keperawatan  yang  melaksanakan  ujian kompetensi  harus  memikirkan  langkah-langkah  perbaikan  agar  di  setiap periode pelaksanaan ujian kompetensi tidak  ada  lagi mahasiswa yang tidak lulus.  Sunshine,  et  al[2]  telah  melakukan  penelitian  yang  menyimpulkan bahwa  faktor  utama  yang  mempengaruhi  hasil  belajar  keperawatan  adalah aspek pengajar, kebiasaan belajar, dan fasilitas sekolah. Dari penelitian yang dilakukan  Syah,  D.Z.  R[3]  menyimpulkan  bahwa  ada  hubungan  Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK)  dan  faktor  sarana  prasarana  akademik  dengan kelulusan  uji  kompetensi  perawat.  Dari  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Hartina[4]  menympulkan  bahwa  faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan kelulusan  uji  kompetensi  ners  adalah  kesiapan  ujian,  prestasi  akademik, peran institusi, dan try out Uji Kompetensi Ners Indonesia. Pengetahuan akan faktor-faktor yang mempengaruhi hasil belajar atau hasil uji kompetensi ini sangat penting bagi suatu institusi pendidikan karena dengan  mengetahui  hal  tersebut  dapat  disiapkan  strategi  yang  tepat  untuk meningkatkan  kualitas  hasil  belajar  peserta  didiknya.  Beberapa  tahun terakhir  sistem  pakar  berkembang  sangat  pesat  yang  menggunakan beberapa  teknik  seperti  regresi  logistik, backpropagation ,  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST), dan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS telah digunakan  diberbagai  bidang.  Nhita  F[5]  menerapkan  metode  ANFIS  untuk memprediksi  curah  hujan  dengan  tingkat  performansi  80%.  Akhirson  dan Heruseto[6]  juga  menerapkan  metode  ANFIS  untuk  mempresiksi  tingkat inflasi dengan tingkat kesalahan estimasi 0,6031.
Penelitian  lain  tentang  penerapan  Metode  ANFIS  juga  dilakukan  oleh Roem R[7] menyimpulkan model ANFIS dapat mengekstrak dan mensimulasi data  numerik  menjadi  model  numerik  dengan  akurat.  Model  ANFIS  dapat mensimulasi  model  curah  hujan  maupun  produksi  tanaman  pangan  di wilayah Jawa Barat dengan sangat akurat yang ditunjukkan oleh nilai presisi dan korelasi sangat tinggi. Model ANFIS juga dapat memprediksi curah hujan dan  produksi  tanaman  dengan  akurat  sehingga  berpotensi  untuk
dipergunakan sebagai salah satu model alternatif untuk memprediksi curah hujan dan produksi pertanian di Jawa Barat.
Pada  tahun  2018,  Khosravi  A,  Machado  L,  dan  Nunes  R[8]  melakukan penelitian  tentang  prediksi  kecepatan  angin  dan  menyimpulkan  bahwa Metode ANFIS dapat memprediksi kecepatan angin untuk beberapa interval waktu dengan tingkat akurasi tinggi.
ANFIS juga digunakan untuk memprediksi kebutuhan biokimia oksigen di sungai yang menunjukkan bahwa ANFIS mampu memprediksi kebutuhan oksigen biokima dengan akurasi yang wajar dan merupakan alat bantu yang baik untuk estimasi kualitas air sungai [9].
Dengan  memperhatikan  hal-hal  di  atas  dan  mempertimbangkan langkah-langkah  yang  perlu  dilakukan  perguruan  tinggi  tinggi  keperawatan untuk  meningkatkan  kelulusan  uji  kompetensi  program  diploma keperawatan  digunakan  Metode  ANFIS  untuk  memprediksi  hasil  ujian kompetensi tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian adalah sebagai berikut :
a) Mendefinisikan Ruang Lingkup Masalah
1) Memberikan Batasan Masalah
Pada  tahap  ini  akan  didefinisikan  ruang  lingkup  permasalahan  dan dirumuskan  batasan  masalah  yang  akan  diteliti  agar  gambarannya jelas  dan  bahasan  tidak  melebar  sesuai  dengan  topik  dalam  hal  ini yaitu  penggunaan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS) untuk memprediksi hasil uji kompetensi, maka akan didapat suatu  solusi  yang  terbaik  dari  masalah  tersebut.  Jadi  langkah pertama  ini  adalah  langkah  awal  yang  terpenting  dalam  penulisan ini.  Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah:  penilaian  terhadap hasil  uji  kompetensi  keperawatan  yang  dilaksanakan  nasional  oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemdikbud).
2) Menganalisis Masalah
Masalah  yang  dihadapi  adalah  masih  ditemukannya  peserta  uji kompetensi  keperawatan  yang  tidak  lulus  pada  setiap  periode pelaksanaan.
3) Menentukan Tujuan Berdasarkan  pemahaman  dari  masalah,  maka  ditentukan  tujuan yang  akan  dicapai  dari  penelitian  ini  yaitu  menguji  ANFIS  untuk memprediksi hasil uji kompetensi keperawatan.

## b) Studi Literatur
Setelah masalah dianalisis, maka dipelajari literatur yang berhubungan dengan  permasalahan.  Kemudian  literatur-literatur  yang  dipelajari  tersebut diseleksi untuk dapat ditentukan literatur mana yang akan digunakan dalam penelitian ini. Sumber literatur didapatkan dari perpustakaan, jurnal, artikel, yang  membahas  tentang  ANFIS,  dan  bahan  bacaan  lain  yang  mendukung penelitian.

## c) Pengumpulan Data
1) Data Primer Data  Primer  ini  diperoleh  dari  penelitian  lapangan  ( field  research) yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang  spesifik  dan  nyata berupa  salinan  hasil  uji  kompetensi  keperawatan  dari  laman  resmi www.ukperawat.kemdikbud.go.id.  Penelitian  dilakukan  di  Akademi Keperawatan  Nabila  Padang  Panjang  menggunakan  beberapa  cara diantaranya wawancara dengan Direktur Akper Nabila.
2) Data Sekunder Data  sekunder  ini  diperoleh  dari  penelitian  perpustakaan  ( library research )  yang  dilakukan  untuk  melengkapi  pembendaharaan kaidah,  konsep,  teori  dan  lain-lain,  dimana  pembendaharaan tersebut  disintesakan  sedemikian  rupa  sehingga  landasan  dan keilmuan  yang  mantap,  selain  itu  penelitian  ini  juga  melakukan penelitian  pada  beberapa  material  yang  sudah  ada,  baik  itu  buku- buku, jurnal-jurnal, yang ada hubungannya dengan penelitian ini.

## d) Analisis Data
Data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  data sekunder yang diperoleh dari laman resmi www.ukperawat.kemdikbud.go.id. Data  yang  terkumpul  kemudian  dilakukan  pengelompokan.  Selanjutnya dilakukan  seleksi  variabel input menggunakan  uji  korelasi  dengan  bantuan aplikasi statistik, hal ini bertujuan untuk mengetahui variabel input apa saja yang  memiliki  kolerasi  dengan  variabel output ,  sehingga  model  yang dirancang  dapat  menghasilkan  performa  yang  baik.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan  normalisasi  data  agar  variabel input dan output memiliki jangkauan yang sama.

## e) Rancangan Arsitektur ANFIS
Pada tahapan ini dibentuk struktur ANFIS untuk memprediksi hasil uji kompetensi  keperawatan.  Gambaran  struktur  ANFIS  dibuat  menggunakan bantuan aplikasi perkantoran. Setelah itu pada tahap rancangan ini juga akan disimulasikan perhitungan pada setiap struktur ANFIS menggunakan sampel data.  Tahapan  yang  akan  dikerjakan  yaitu  menghimpun  data,  clustering dengan Fuzzy C-Means (FCM), perhitungan nilai tengah dan standar deviasi, dan perhitungan ANFIS.

## f) Implementasikan Model ANFIS
Tahapan  berikutnya  yang  dilakukan  adalah  melakukan  implementasi dari model yang telah dirancang. Tahapan ini menggunakan software Matlab. Implementasi dimulai dari proses fuzzyfikasi dengan menentukan tipe Fungsi Keanggotaan  dan  jumlah  Fungsi  Keanggotaan  dari  masing-masing  variabel input , sampai tahap rule evalution untuk melihat output yang dihasilkan.

## g) Membuat Simpulan
Langkah  selanjutnya  adalah  mebuat  simpulan  dari  pengujian  sistem dengan  yang  ada  di  lapangan  dan  mencocokkan  hasilnya,  diharapkan nantinya  dari  hasil  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  ANFIS  bisa menghasilkan sebuah prediksi yang akurat sehingga menghasilkan simpulan yang  sesuai  dengan  rumusan  masalah  dan  tujuan  yang  akan  dicapai,  serta saran-saran  yang  diperlukan  untuk  pengembangan  penelitian  yang  akan datang sekaligus sebagai referensi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  analisis  penyelesaian  permasalahan, analisis  perangkat  lunak  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  dan perancangan dengan melakukan transformasi analisis ke model perancangan dengan menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).

## 3.1. Analisis Data
Data input pada penelitian ini menggunakan data hasil uji kompetensi keperawatan Akper Nabila sejak tahun 2015 sampai 2019 sebanyak 146 data peserta.  Data  yang  diperoleh  meliputi  jenis  kelamin,  lama  studi,  indeks prestasi kumulatif, dan hasil uji kompetensi. Data yang diperoleh ditabulasi dengan aplikasi pengolah angka dengan ketentuan seperti terlihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Daftar Variabel Variabel Hasil Pengukuran Batas Jangkauan Jenis kelamin Nominal 0 = perempuan 1 = laki-laki 0-1 Status kepesertaan Nominal 0 = mengulang 1 = pertama 0-1 Lama studi Nominal 0 = terlambat (> 6 semester) 1 = tepat waktu (<= 6 semester) 0-1 IPK Rasio 0,00-4,00 Ikut Tryout Nominal 0 = Tidak 1 = Ya 0-1 Hasil uji kompetensi Nominal 0 = tidak lulus 1 = lulus 0-1
Lalu dilakukan seleksi terhadap variabel input tersebut. Proses seleksi ini menggunakan uji korelasi dengan bantuan aplikasi statitik sehingga nanti variabel input yang  digunakan  adalah  variabel-variabel  yang  memiliki korelasi  signifikan  dengan  variabel output .  Adapun  hasil  perhitungan  uji korelasi dengan aplikasi statistik dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2 . Hasil Uji Korelasi
Correlations Jenis Kelamin Status Peserta Masa Studi IPK Ikut TO Kompetensi Jenis Kelamin Pearson Correlation 1 -,279 ** ,030 ,363 ** ,331 ** ,293 ** Sig. (2-tailed) ,001 ,715 ,000 ,000 ,000 N 146 146 146 146 146 146 Status Peserta Pearson Correlation -,279 ** 1 -,112  -,550 ** -,230 ** -,531 ** Sig. (2-tailed) ,001 ,178 ,000 ,005 ,000 N 146 146 146 146 146 146 Masa Studi  Pearson Correlation ,030 -,112 1 ,048 ,124 ,119 Sig. (2-tailed) ,715 ,178 ,567 ,137 ,152 N 146 146 146 146 146 146 IPK Pearson Correlation ,363 ** -,550 ** ,048 1 ,356 ** ,584 ** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,567 ,000 ,000 N 146 146 146 146 146 146 Ikut TO Pearson Correlation ,331 ** -,230 ** ,124 ,356 ** 1 ,301 ** Sig. (2-tailed) ,000 ,005 ,137 ,000 ,000 N 146 146 146 146 146 146 Kompetensi  Pearson Correlation ,293 ** -,531 ** ,119 ,584 ** ,301 ** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,152 ,000 ,000 N 146 146 146 146 146 146
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hasil uji korelasi menunjukkan bahwa variabel yang memiliki korelasi signifikan dengan hasil uji kompetensi perawat adalah jenis kelamin, status peserta,  IPK,  dan  ikut tryout ,  dengan  nilai  signifikansi  masing-masing  yaitu 0,000  ;  0,000  ;  0,000  ;  dan  0,000.  Sehingga  untuk  perancangan  model nantinya akan menggunakan  4 variabel input (jenis kelamin,  status peserta, IPK,  dan  ikut tryout )  dengan  1  variabel output (hasil  uji  kompetensi). Sedangkan  variabel  lama  studi  tidak  dimasukkan  sebagai  variabel input karena memiliki korelasi yang tidak signifikan (p = 0,152).
Setelah ditentukan variabel input dilakukan normalisasi terhadap data agar didapatkan batas jangkauan data yang sama. Persamaan yang digunakan untuk normalisasi sebagai berikut:
(1) Dimana: zi = data input
max(data)  = nilai data minimal min(data)  = nilai data maksimal
Contoh tabulasi hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Contoh Data Hasil Normalisasi
No.  Jenis Kelamin  Status Peserta  Masa Studi  IPK  Ikut TO  Kompetensi 1 0 0 0 0,25 0 0 2 0 1 0 0,25 0 0 3 0 1 0 0,25 0 0 4 0 1 0 0,25 0 0 5 0 1 0 0,25 0 1 6 1 0 0 0,70 0 1 7 1 0 0 0,69 1 1 8 1 0 0 0,61 0 1 9 1 0 0 0,82 1 1 10 1 0 0 0,36 1 1

## 3.2. Pengolahan Data dengan ANFIS
Struktur Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  yang menggambarkan  sistem fuzzy bisa  digambarkan  dalam  diagram  blok  atau disebut arsitektur jaringan saraf[10]. Gambar struktur jaringan ANFIS dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Struktur Jaringan ANFIS
Dari gambar 1 dapat dilihat bahwa struktur dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference  System (ANFIS)  mirip  dengan  arsitektur  jaringan  saraf (neural- network) .  Pada  gambar  1  tergambar  bahwa  sistem neuro-fuzzy terdiri  atas lima lapisan dengan fungsi yang berbeda untuk tiap lapisannya. Tiap lapisan terdiri  atas  beberapa  simpul  yang  dilambangkan  dengan  kotak  atau lingkaran.  Lambang  kotak  menyatakan  simpul  adaptif  artinya  nilai parameternya  bisa  berubah  dengan  pembelajaran  dan  lambang  lingkaran menyatakan simpul nonadaptif yang nilainya tetap.
Pada struktur ANFIS simpul adaptif terdapat pada lapisan pertama dan keempat. Simpul pada lapisan pertama mengandung parameter premis yang nonlinier  sedangkan  pada  lapisan  keempat  mengandung  parameter konsekuen yang linier. ANFIS dilatih dengan algoritma pelatihan hybrid yang terdiri atas dua langkah , yaitu langkah maju dan langkah balik[10].
a) Langkah maju
Pada  langkah  maju,  parameter  premis  dibuat  tetap  menggunakan
metode Recursive  Least Square Estimator (RLSE), parameter  konsekuen diperbaiki  berdasarkan  pasangan  data  masukan  dan  keluaran.  Metode Recursive  Least  Square  Estimator (RLSE)  dapat  diterapkan  karena parameter  konsekuen  yang  diperbaiki  adalah  parameter  linier.  Metode Recursive  Least  Square  Estimator (RLSE)  akan  mempercepat  proses belajar hibrid. Kemudian setelah parameter konsekuen didapatkan, data masukan  dilewatkan  pada  jaringan  adaptif  kembali  dan  hasil  keluaran jaringan adaptif ini dibandingkan dengan keluaran yang sebenarnya.
b) Langkah mundur
Pada  langkah  mundur,  parameter  konsekuen  dibuat  tetap.  Kesalahan yang  terjadi  antara  keluaran  jaringan  adaptif  dan  keluaran  sebenarnya dipropagasikan  balik  dengan  menggunakan gradient  descent untuk memperbaiki parameter premis.
Tabel 4. Proses Pelatihan Hybrid ANFIS Langkah Maju Langkah Mundur Parameter Premis Tetap Gradient Descent Parameter Konsekuen RLSE Tetap Sinyal Keluaran Simpul Laju Kesalahan
Pendekatan  perangkat  lunak  termasuk  jaringan  saraf  tiruan  dan inferensi  fuzzy  telah  digunakan  secara  luas  untuk  memodelkan  perilaku pakar.  Menggunakan  nilai input/output data  yang  diberikan,  ANFIS  yang diusulkan  dapat  membangun  pemetaan  berdasarkan  pengetahuan  manusia (dalam  bentuk  aturan  fuzzy  if-then)  dan  algoritma  pembelajaran  hibrid. Dalam  pemodelan  dan  simulasi,  strategi  ANFIS  digunakan  untuk memodelkan fungsi-fungsi nonlinier[11].
ANFIS menggabungkan prinsip logika fuzzy dan konsep jaringan saraf. ANFIS  memiliki  keunggulan  seperti  properti  kemudahan  untuk  dipahami dari  prinsip  fuzzy  dan  kemampuan  beradaptasi  dari  struktur  pelatihan jaringan saraf[12].
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah arsitektur yang secara fungsional sama dengan fuzzy rule base model Sugeno[10]. Data input dibedakan atas kriteria dan parameter. Kriteria yang digunakan adalah jenis kelamin,  status  peserta,  lama  studi,  IPK.  Masing-masing  kriteria dikelompokkan menjadi dua parameter sesuai dengan aturan model Sugeno yang digunakan.
Ada 2 aturan pada basis aturan model Sugeno dalam memprediksi hasil uji kompetensi keperawatan yaitu:
(2)
Berdasarkan  aturan  Sugeno  orde  satu  tersebut  maka  dapat  dibuatkan Struktur ANFIS untuk prediksi hasil uji kompetensi keperawatan yang dapat dilihat pada gambar 2.
3 4 5 6 7 8 9 10 X1 X3 X4 11 13 14 15 16 12 17 X2 w1 w2 Y X1, x2, x3, x4 X1, X2, X3, X4 1 w 2 w 1 f 1 w 2 f 2 w Layer 1 Layer 2 Layer 3 Layer 4 Layer 5 A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2 Π Π N N
Gambar 2. Struktur ANFIS Prediksi Hasil Uji Kompetensi Keperawatan

## 3.3. Implementasi
Implementasi  dan  pengujian  hasil  analisis  pada  penelitian  ini menggunakan aplikasi toolbox Matlab. Dalam penelitian ini pengaturan type membership  funtion yang  digunakan  adalah gbellmf ,  jumlah membership function 2 2 2 2 dan output linier . Data input ada sebanyak 146 data peserta uji  kompetensi  keperawatan.  Data  yang  digunakan  untuk  pelatihan  adalah sebanyak 50 data dan untuk pengujian digunakan 96 data. Hasil didapatkan dari data pelatihan sebanyak 50 data dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Prediksi Hasil Uji Kompetensi Keperawatan dari Data Pelatihan Dari gambar 3 dapat dilihat bahwa metode ANFIS dengan membership funtion gbellmf dengan jumlah membership function 2 2 2 2 dan output linier mampu  memprediksi  hasil  uji  kompetensi  keperawatan  dengan  rata-rata error sebesar  0,307519.  Model  ANFIS  mampu  melakukan  analisis  terhadap membership function dan rules dari suatu sistem fuzzy . Model ANFIS mampu
mempelajari ( adaptive ) dan memperbaiki sistem dengan sedikit demi sedikit mengubah membership  function sampai  diperoleh output yang  mendekati sempurna.  Dari  grafik  konvergensi  (100 epochs )  dapat  dilihat  juga  bahwa jaringan  memiliki trendescending (semakin  menurun)  sampai  mendapatkan error terkecil pada epochs ke 25 dan seterusnya, dimana ditemui grafik yang semakin mendatar.
Pada gambar 4 dapat dilihat hasil yang didapatkan dari data pengujian sebanyak  96  data.  Diperoleh  rata-rata  error  sebesar  0,272844.  Jika dibandingkan dengan grafik konvergensi (100 epochs ) untuk data pelatihan, ada perbedaan untuk memperoleh error terkecil pada epochs ke 55, namun jaringan  memiliki trandescending hingga  ditemui  grafik  yang  semakin mendatar.
Gambar 4. Prediksi Hasil Uji Kompetensi Keperawatan dari Data Pengujian Dengan  membandingkan  hasil  data  pelatihan  dan  data  pengujian dilakukan  perhitungan  persentase error (%)  dan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) dengan persamaan:
MAPE = ∑
(3)
Dimana: X i = nilai prediksi F i = nilai aktual n  = jumlah data
Diperoleh  minimal error sebesar  0,00%  dan  maksimal error sebesar 0,94%  dan  nilai  MAPE  sebesar  0,11%.  Dengan  nilai  MAPE  yang  kecil  dapat dikatakan bahwa ANFIS dapat memprediksi hasil uji kompetensi mahasiswa program diploma keperawatan.

## 4. SIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan untuk memprediksi hasil uji kompetensi program diploma keperawatan dengan metode ANFIS dengan menggunakan
variabel  jenis  kelamin,  status  keikutsertaan,  IPK,  dan  mengikuti tryout diperoleh nilai MAPE sebesar 0,11%. Dengan nilai yang kecil tersebut dapat disimpulkan  ANFIS  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  hasil  uji kompetensi.
Penelitian ini perlu dilanjutkan di masa mendatang dengan jumlah data yang  lebih  besar  dan  dibuat  sebuah  pemodelan  aplikasi  yang  dapat mendukung  pengambilan  keputusan  bagi  pimpinan  perguruan  tinggi  ilmu keperawatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kemristekdikti,  Peraturan  Menteri  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi Nomor 12 Tahun 2016, 2016.
[2]  S.  B.  Alos,  L.  C.  Caranto,  and  J.  J.  T.  David,  “Factors  Affecting  the  Academic Performance  of  the  Student  Nurses  of  BSU,”  Int.  J.  Nurs.  Sci.,  doi:
10.5923/j.nursing.20150502.04, 2015. [3]  D.  Z.  R.  Syah,  “Hubungan  Prestasi  Akademik  Dan  Faktor  Eksternal  Dengan Kelulusan  Uji  Kompetensi  Mahasiswa  Keperawatan  Stikes  Jenderal  Achmad Yani Yogyakarta,” J. Keperawatan Muhammadiyah, doi: 10.30651/jkm.v2i2.985, 2018.
[4]  A.  Hartina,  T.  Tahir,  N.  Nurdin,  and  M.  Djafar,  “Faktor  Yang  Berhubungan Dengan  Kelulusan  Uji  Kompetensi  Ners  Indonesia  (UKNI)  Di  Regional Sulawesi,” J. Persat. Perawat Nas. Indones., doi: 10.32419/jppni.v2i2.84, 2018.
[5]  F.  Nhita,  Adiwijaya,  S.  Annisa,  and  S.  Kinasih,  “Comparative  study  of grammatical evolution and adaptive neuro-fuzzy inference system on rainfall forecasting in Bandung,” doi: 10.1109/ICoICT.2015.7231388, 2015.
[6]  A.  Akhirson  and  B.  Heruseto,  “Pendekatan  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Sebagai Alternatif  Bagi  Bank  Indonesia  Dalam  Menentukan  Tingkat  Inflasi  Di Indonesia,” J. Ekon. dan Bisnis, doi: 10.24914/jeb.v19i2.463, 2016.
[7]  R. Roem and T. Nurmala, “Simulation and Prediction of Rainfall and Crop Yield in West Java Using ANFIS,” J. Mat. Integr., doi: 10.24198/jmi.v13.n2.11844.83- 94, 2017.
[8]  A.  Khosravi,  L.  Machado,  and  R.  O.  Nunes,  “Time-series  prediction  of  wind speed  using  machine  learning  algorithms:  A  case  study  Osorio  wind  farm, Brazil,” Appl. Energy, doi: 10.1016/j.apenergy.2018.05.043, 2018.
[9]  A.  A.  M.  Ahmed  and  S.  M.  A.  Shah,  “Application  of  adaptive  neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to estimate the biochemical oxygen demand (BOD) of Surma River,” J. King Saud Univ. - Eng. Sci., doi: 10.1016/j.jksues.2015.02.001, 2017.
[10]  S.  Kusumadewi  and  S.  Hartati,  Neuro-Fuzzy  Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan Jaringan Syaraf. Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006.
[11]  N.  Walia,  H.  Singh,  and  A.  Sharma,  “ANFIS:  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System- A Survey,” Int. J. Comput. Appl., doi: 10.5120/ijca2015905635, 2015.
[12]  N.  Talpur,  M.  N.  M.  Salleh,  and  K.  Hussain,  “An  investigation  of  membership functions  on  performance  of  ANFIS  for  solving  classification  problems,”  doi: 10.1088/1757-899X/226/1/012103, 2017.